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Evaluation of total load sediment transport formulas using ANN

Chih、Ted、Yang Yang、Reza、Marsooli、Mohammad、Taghi、Aalami

2009Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunyatseniAgricultural and Biological Sciences被引 44

摘要

从各种各样的沉积运输公式的计算结果经常互相并且从测量数据不同于。在沉积运输公式的一些参数比其它更有效估计全部的沉积负担。在这研究，一个人工的神经网络(ANN ) 模型用沉积运输公式的四个主导的参数被训练。ANN 模型能揭示象沉积运输过程那样的自然现象的隐藏的法律。ANN 和一些全部的床材料的结果装载公式与相比的沉积运输显示能在开发沉积运输公式被使用的变量的重要性。到火车 ANN，平均流动速度，水表面斜坡，平均流动深度，和中部的粒子直径被用作主导的参数估计全部的床材料负担。250 件样品被用来训练 ANN 模型。没在训练也不 ANN 的刻度使用的地数据的 24 个集合被用来比较或验证 ANN 和一些著名的全部的床材料负担公式的精确性。ANN 模型用主导的因素的最小的数字在这研究开发了的测试结果表演是一个可靠、不复杂的方法预言全部的沉积运输率或总计床材料负担运输率。在下顺序的公式的精确性是由杨(1973 ) 的那些的结果表演， Laursen (1958 ) ， Engelund 和汉森(1972 ) ， Ackers 和怀特，和 Toffaleti (1969 )(1973 ) 。这些结果类似于 ASCE (1982 ) 基于没在这份报纸使用的实验室和领域数据做的那些。学习结果也证明公式基于沉积的物理法律搬运，象基于力量概念被开发的那些公式一样，比为估计的另外的公式在河里总计床材料沉积负担的是更精确的。

引用本文（GB/T 7714）